为什么会有数据可视化大屏？
有研究表明，人脑处理视觉内容的速度是处理文字的6万倍。
《哈佛商业评论》曾预测：视觉化沟通已成为所有管理者的必修课，在越来越多情境下，视觉化将成为传达工作内容的惟一途径。
而数据可视化，就是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。这么多年下来，数据可视化在众多行业里下沉发展，已经变成一种司空见惯的事物。在政府部门的办事大厅，在行业博览会的展台，在科技企业的会客区域，都能看到十分显眼的可视化大屏。
（leaRun.BI实地拍摄）
数据可视化的重点与难点
做数据可视化大屏，首先要搞清楚几个问题。
“有什么数据？数据有哪些分类？关于数据想了解什么？想展示什么？想得到什么？”
因为数据可视化既可以是演示工具，也可以是探索工具；既能解释信息，也能辅助决策。网络上不少话题会谈数据可视化重不重要，但其实它是数据分析不可分割的一块，如果你在批判数据可视化是面子工程，实际上，这个行业70%的时间都在理解数据、对数据建模，只有30%的时间用在了前端展示。
从功能上讲，数据可视化可以分为三个阶段：
1.初始阶段，对原始数据进行清洗和加工；
2.探索阶段，对数据进行过滤、挖掘和分析；
3.展示阶段，对数据进行提炼，产生页面交互信息。
所以对于任何数据分析师而言，基于对业务的理解需求，他们会把大量的时间花在清洗数据和构建分析模型上，可视化就是放在最后水到渠成的事。或者如同烹饪，摆盘是让料理加分的最后一个步骤，但核心还是要让大家接受它的味道。
数据分析还有一个时间属性，可以从“昨天、今天、明天”三个角度来看。
昨天：对过去的数据进行分析判断，得出结论，BI就是最常见的一个应用。
今天：呈现当下的数据，具备实时动态的特点，适合物联网诸多领域。
明天：由机器来分析数据，做出对未来的预测。
leaRun.BI所做的，就是充分的理解数据，把来自物联网的海量数据总结到大屏或者更小的系统中去，实现深度的挖掘分析，提供决策依据，实现项目商业价值的最大化。换言之，创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表，这就是leaRun.BI核心能力的集中体现。
大数据实时可视化的案例
大数据实时可视化是趋势，在智慧公安、智慧城市、零售、园区、航空、交通、自动化监控看板等等场合中都可以随意看到。
比如最近比较火热的智慧城市平台，其中的智能交通对实时数据的需求就非常强烈。城市中隐藏了太多的数据信息，都可以对交通状况产生影响。比如我们收集各个停车场的数据，观测其中的停车数量，就可以预测未来两个小时内路面上车辆的多少，红绿灯的调配等等决策都可以基于此而产生。
如今，疫情反复，对疫情的防控数据进行集中展示，可以更好的对疫情进行处置，数据展示可以包括检测范围、检测类型、检测人数、消杀次数以及区域内人口流入流出数量等等，为疫情下一步的的防控提供支持。
再比如安全生产管理平台，通过将摄像头或感应节点捕捉相关设备信息，就可以生产状态，进而采取及时干预或者定期检查的手段，减少危险意外的发生。
还有电信领域对实时数据可视化的需求也很大，以便提高转化率、获客能力等。
AI是数据实时可视化的重要辅助
数据可视化的未来，毫无疑问需要加入人工智能，使其变成一个随时可使用的产品，具备交互、调取数据的能力。
当我们把数据从“昨天”、“今天”收集起来以后，希望更多的环节也能由机器来执行。比如在数据分析工具中自动建模，比如在数据交互方式上做一些智能化的改进，leaRun.BI正是从这些方面做出了对未来的规划。
目前，leaRun.BI工具版，已内置了多套模板，将组件拖拽至大屏中即可完整大屏展示。
leaRun.BI核心战略：
以工具为核心，以解决方案为辅助。
一方面，不断打磨工具，形成比较完善的建模体系，减少不必要的“重复造轮子”，缩短项目周期；另一方面，不断地提高做解决方案的能力，累积到各行各业数据分析的经验，再把服务客户的经验总结到工具里面，形成整个闭环的循环流动。
与伙伴客户一起搭建物联网生态。leaRun.BI定位为实时大数据可视化解决方案，致力于客户项目的“最后一公里”。
在接下来的产品规划中，.net和java框架将可以支持saas、微服务等多种模式，进一步提升产品竞争力。
白码王子.